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Schwerpunktprogramm (SPP) 1374: Biodiversitäts-Exploratorien; Exploratories for Long-Term and Large-Scale Biodiversity Research (Biodiversity Exploratories), Teilprojekt: Mechanismen der Wiederherstellung der ober- und unterirdischen Artenvielfalt und der Ökosystemfunktionen im Grünland nach Landnutzungsextensivierung

Wir benötigen effiziente Renaturierungsmaßnahmen, um die fortschreitende Verschlechterung der biologischen Vielfalt, der Funktionen und der Dienstleistungen des europäischen Grünlandes durch Nutzungsintensivierung aufzuhalten. Nutzungsextensivierung könnte die einfachste Technik zur Grünlandrenaturierung sein, beruhend auf der Idee, dass die Rückkehr zur Nutzungsintensität eines Referenz-Grünlandsystems zur Wiederherstellung artenreicher Pflanzengemeinschaften, ihrer Funktionen und der Dienstleistungen ausreicht. Allerdings sind die Mechanismen, der Zeitrahmen und das Potenzial der Extensivierung als Restaurierungsmaßnahme unklar. Dies schränkt die Möglichkeiten der politischen Entscheidungsträger ein, zu bestimmen, wann Extensivierung als Instrument zur Renaturierung der Artenvielfalt, Funktion und Ökosystemdienstleistungen von Grünland angemessen ist. Das ReCovFun-Projekt schlägt einen neuen ganzheitlichen Ansatz vor, um diese Wissenslücken zu schließen: i) Identifizierung des Extensivierungspotenzials im Hinblick auf eine ganzheitliche Auswahl von Restaurierungszielen; ii) Untersuchung der Mechanismen, die den Extensivierungseffekten auf die multitrophische Vielfalt, die Funktionen und die Ökosystemdienstleistungen von Grünland zugrunde liegen; und iii) Ausarbeitung von Szenarien und Bewirtschaftungsrichtlinien für den optimalen Nutzen der Extensivierung als Instrument der Grünlandrenaturierung. Vorläufige Ergebnisse zeigen, dass Verschiebungen in den Prozessen des Nährstoffkreislaufs und die damit verbundenen Interaktionen zwischen Pflanzen- und Bodengemeinschaften eine zentrale Rolle für die Auswirkungen der Landnutzung auf Grünlandökosysteme spielen. Das RecovFUN-Projekt untersucht daher die Mechanismen der Extensivierung, indem es die damit verbundenen Veränderungen der Umweltbedingungen quantifiziert, d. h. die Verfügbarkeit von Nährstoffen, Licht und Etablierungsstellen. Dann misst es die Reaktionen der Pflanzen- und mikrobiellen Bodengemeinschaften, ihre funktionellen Merkmale und Interaktionen auf diese Veränderungen und ermittelt die Folgen für den Nährstoffkreislauf im Boden und die Biomasseproduktion. Die neuartigen, standortübergreifenden Experimente (REX, LUX) zur Reduzierung der Grünlandnutzung im Rahmen des Projekts Biodiversity Exploratories (BE) dienen als ideale Plattform zur Bewertung der Extensivierungsmechanismen und ihres Potenzials als Instrument zur Grünlandrenaturierung. Der wesentliche Mehrwert von RecovFun für die aktuellen BE-Ziele liegt in i) seinem Beitrag zum mechanistischen Verständnis der Beziehungen zwischen Landnutzung, Biodiversität und Funktionsweise, ii) der Integration der untersuchten Mechanismen in den soziokulturellen und akteursbezogenen Kontext der Grünlandrenaturierung und iii) den Möglichkeiten der Datensynthese durch die Übertragung etablierter Mechanismen für Pflanzen-Boden-Interaktionen auf andere Organismengruppen und damit verbundene Funktionen und Dienstleistungen.

Überarbeitung der statistischen Guidance zu OECD Prüfrichtlinien (OECD Series on Testing and Assessment No. 54)

Hintergrund: Datenanforderungen der Europäischen Verordnungen für Industriechemikalien (REACH 1907/2006/EG), Pflanzenschutzmittel (1107/2009/EG), Biozide (528/2012/EG), Tierarzneimittel (2019/6/EG) und der Richtlinie für Arzneimittel (2004/28/EG und 2004/27/EG) basieren auf standardisierten ökotoxikologischen Labor- und Freilandtests., i.d.R. OECD-Prüfrichtlinien. Die Festlegung der statistischen Auswertung der Labordaten erfolgt derzeit in den einzelnen OECD-Prüfrichtlinien mit Hinweis auf die 2006 veröffentlichten Grundprinzipien der statistischen Auswertung für OECD-Prüfrichtlinien im OECD Dokument Nr. 54 'Current approaches in the statistical analysis of ecotoxicity data: a guidance to application'. Die im OECD Dokument Nr. 54 beschriebenen Methoden sind (teilweise) überholt und es fehlen geeignete Methoden für die Auswertung von nicht-normalverteilten Daten. Nicht-normalverteilte Daten kommen standardmäßig in aquatischen Mesokosmen und Freilandstudien an Bodenorganismen und Arthropoden vor, die eine zentrale Rolle in der Zulassung von Chemikalien spielen. Eine Überarbeitung des OECD Dokuments Nr. 54 ist dringend notwendig, weil es direkte Auswirkungen auf die statistische Auswertung aller OECD-Prüfrichtlinien für die Bewertung von Auswirkungen auf Nichtzielorganismen hat. Forschungsziele sind: 1. Aktualisierung von OECD Dokument Nr. 54 - Aufnahme fehlender Methoden-Prüfung und Aktualisierung enthaltener Methoden, 2. Überführung des OECD Dokument Nr. 54 in ein OECD Guidance Dokument (verbindlicher) - Ermöglichung direkter Verweise zu bestehenden OECD-Prüfrichtlinien und der Vereinheitlichung statistischer Verfahrensweisen innerhalb bestehender OECD Prüfrichtlinien sowie eine präzisierte Ableitung der abgeleiteten Endpunkte zur Verbesserung der Risikobewertung für Chemikalien.

Vertiefung des Verständnisses des aquatischen Methankreislaufs durch innovative isotopische Ansätze und Untersuchung der Methanoxidation

Methan (CH4) ist ein potentes Treibhausgas, das zur globalen Erwärmung beiträgt und eine wichtige Rolle in der Atmosphärenchemie spielt. Aquatische Systeme wurden kürzlich als bedeutende Quellen von CH4 identifiziert, die bis zu 50 % zu den globalen CH4-Emissionen ausmachen. Es besteht jedoch weiterhin erhebliche Unsicherheit über das Ausmaß dieser Emissionen, insbesondere über deren räumliche und zeitliche Treiber. Dies gilt besonders für CH4-Emissionen aus den aquatischen Systemen der Arktis, die bisher kaum untersucht wurden. Um das Verständnis des globalen CH4-Budgets zu verbessern, ist es daher entscheidend die Quellen von CH4 in aquatischen Systemen genau zu charakterisieren und zu klassifizieren. Aktuelle Methoden zur Klassifizierung von CH4-Quellen nutzen stabile Isotopenverhältnisse wie stabile Kohlenstoff- (delta13C) und Wasserstoff- (delta2H) Isotopenwerte von CH4 (13C vs. 2H Diagramme) sowie geochemische Bernard-Verhältnisse, welche die molaren Verhältnisse von CH4 zu Ethan und Propan gegen delta13C-CH4 Werte darstellt (Bernard-Diagramme). Beide Diagramme werden verwendet, da verschiedene CH4-Quellen durch spezifische Bereiche von delta13C- und delta2H-CH4-Werten sowie Bernard-Verhältnissen charakterisiert sind. Eine wesentliche Einschränkung ergibt sich aus der CH4-Oxidation (MOx) durch methanotrophe Bakterien, die in aquatischen Umgebungen weit verbreitet sind. Dieser Prozess verändert die CH4-Konzentrationen und stabilen Isotopenwerte sowie die Ethan- und Propankonzentrationen, wobei die Oxidation dieser Gase bezüglich der CH4-Quellenklassifizierung bisher unberücksichtigt bleibt. Dies kann zu einer erschwerten Klassifizierung von CH4-Quellen bis hin zu Fehlinterpretationen führen. Ein vielversprechender neuer Parameter, um die Klassifizierung von CH4-Quellen in dieser Hinsicht zu verbessern, ist der sogenannte Delta(2,13)-Parameter, der auf den delta13C- und delta2H-Werten von CH4 basiert, jedoch zusätzlich für die durch MOx verursachte Isotopenfraktionierung korrigiert. Derzeit beeinträchtigen jedoch die begrenzte Nutzung des Delta(2,13) Parameters sowie fehlendes Wissen über potenzielle Einflussfaktoren seine Zuverlässigkeit und erfordern eine systematische Untersuchung. Das Ziel von AMIOX ist es, das Verständnis des aquatischen CH4-Kreislaufs zu vertiefen, indem die Klassifizierung von CH4-Quellen und -Senken in gemäßigten und arktischen aquatischen Systemen verbessert wird. Dies soll durch die Einführung des neuen Delta(2,13)-Parameters in Kombination mit Bernard- und 13C vs. 2H-CH4 Diagrammen erreicht werden. Um diese Ziele zu erreichen, werde ich den Einfluss von MOx auf die Delta(2,13)-Werte und Bernard-Verhältnisse durch drei weit verbreitete methanotrophe Spezies in Laborstudien unter verschiedenen Umweltbedingungen untersuchen. Schließlich werde ich die erworbenen Erkenntnisse im Feld anwenden, um das Verständnis des CH4-Kreislaufs in Seen in gemäßigten Breiten in Deutschland und arktischen Seen in Grönland zu verbessern.

CTD (MARUM 13894, SBE 37) data collected during the DAUNE experiment near Helgoland

This data set contains CTD data collected during the DAUNE experiment using the given sensor. The goal of this experiment was to reach a common understanding of how measurement uncertainty can be derived initially focusing on temperature data. Data collection was performed using the AWI O2A infrastructure (https://epic.awi.de/id/eprint/37171/) which performs automatized near real time quality control. During the data ingest and archival process, the hereby assigned quality flags used by the O2A system have been transformed into the pangaea flagging scheme as follows, flagging symbols are shown in brackets: O2A Flag ->PANGAEA Flag No quality control (0) ->unknown (*) Good data (1) ->valid () Probably good (2) ->questionable (?) Probably bad (3) ->questionable (?) Bad (4) ->not valid (/)

Distribution and concentration of nutrients, carbon compounds and methane in water samples in the southern German Bight (North Sea) in February 2025 , during MOSES Sternfahrt 13

Previous Sternfahrten were mainly conducted in spring and summer. To cover the seasonal aspects more thoroughly, including a winter situation, Sternfahrt 13 was conducted in February 2025 (10–12 February). We used the RV Heincke (cruise HE653/2) instead of the RV Uthörn. The Heincke's draught is greater, so we could not reach all of our previous stations. Surface and bottom water samples were taken with a rosette; in the event of stratification in the water column, an additional sample was taken from the middle.

Sedimentation velocity of morphologically diverse macrophytes and plastic particles

The dataset contains sedimentation velocity measurements for 22 morphologically diverse macroalgae species (n = 49), the seagrass Zostera marina (n = 3), and plastic particles of four distinct shapes (n = 16). Each sample was measured at least five times, with some measured up to seven times. Detailed morphological descriptions and images are available in the corresponding paper. Samples with a SampleID starting with "K" were collected in January 2023 from the Kiel Fjord, Germany (between Strande and Bülk light house, 54°26'57.4N 10°11'37.6E). U. gigantea was collected in June 2024 in Yerseke, Netherlands (51°30'09.0N, 4°02'39.7E). All other samples were collected in June 2024 at the same site from the Kiel Fjord as in 2023, as well as two additional locations (Schilksee, 54°25'16.3N 10°10'43.1E and Mönkeberg, 54°21'20.92N 10°10'41.97E). Sedimentation velocity measurements were conducted in plastic cylinders, allowing particles to sink 15 cm to reach their terminal sinking velocity before starting the measurements. The sinking time was recorded using a stopwatch, and sedimentation velocity was calculated by dividing the sinking distance by the elapsed time. Test with varying cylinder heights showed no significant differences in results. Macrophyte species measured: Fucus vesiculosus, Fucus serratus, Saccharina latissima, Gracilaria vermiculophylla, Ceramium virgatum, Vertebrata fucoides, Polysiphonia stricta, Spermothamnion repens, Ahnfeltia plicata, Furcellaria lumbricalis, Coccotylus truncatus, Delesseria sanguinea, Cladophora flexuosa, Cladophora sp., Rhodomela confervoides, Pyropia leucosticta, Ulva clathrata, Ulva linza, Kornmannia leptoderma, Bryopsis hypnoides, Acrosiphonia centralis, Ulva gigantea, and Zostera marina. The plastic particles include eight circular pieces of foil (disks), three table tennis balls, two plastic nets, and three rubber bands. The foil disks were cut to different diameters and some were punched with different numbers of small holes. The name of the foil circles indicates both their diameter and perforation level. For example, "Disk 40-1" had a diameter of 40 mm and was unpunched, where "1" denotes unpunched, "2" partially punched, and "3" heavily punched, "4" extremely heavily punched. The three tennis balls shared identical dimensions but had different mass densities due to the different level of replacement of air with seawater and glass beads in the tennis ball.

Forschergruppe (FOR) 5094: Dynamik des tiefen Untergrundes von Hochenergiestränden, Teilprojekt Stoffwechselraten: Von oxischen zu anoxischen Prozessen

Durch DynaDeep wird ein Verständnis der Funktionsweise und Relevanz des Land-Meer Übergangs im Untergrund von Hochenergiestränden gewonnen werden. Wir nehmen an, dass dieser einen hoch dynamischen Bioreaktor und einzigartiges mikrobiologisches Habitat darstellt und Netto-Stoffflüsse in Richtung Meer stark beeinflusst. Um dieses Ziel zu erreichen werden sechs Teilprojekte gemeinsam Felduntersuchungen und experimentelle Arbeiten durchführen und diese mit mathematischen Modellen integrativ kombinieren. Teilprojekt P2 wird die Raten oxischer und anoxischer Respirationsprozesse in Abhängigkeit von zeitlichen Fluktuationen und räumlichen, physikalischen und chemischen Heterogenitäten untersuchen. Wir stellen die Hypothese auf, dass die heterogene Verteilung von partikulärer und gelöster organischer Substanz zu Heterogenitäten in den Stoffwechselraten innerhalb der dynamischen tiefen STE führt, und dass die räumliche Zonierung der Stoffwechselprozesse durch das gleichzeitige Auftreten mehrerer Metabolismen, insbesondere an dynamischen Grenzen, zusätzlich beeinträchtigt wird. Wir werden die Respirationsraten der oxischen und anoxischen Prozesse und ihre Wechselwirkungen mit der heterogenen Verteilung der organischen Substanz, den Porenwassergeschwindigkeiten und den Redox-Bedingungen, die durch Änderungen der Strandmorphodynamik und der Grundwasserströmung verursacht werden, experimentell bestimmen. Wissenschaftliche Bohrungen, mehrstufige Beobachtungsbrunnen, Direct-Push und manuelle Kernbohrungen ermöglichen die Entnahme von ungestörten Sedimentkernen und Porenwässern, an denen wir mittels Kombination von Inkubationsexperimenten mit moderner Sauerstoffsensorik, chemischer Analytik und Isotopenmarkierungstechnik Ratenmessungen des Respirationsstoffwechsels durchführen werden. Der Stoffwechsel von Mikroorganismen beeinflusst die Nährstoff-, Spurenmetall- und Redoxbedingungen in den Sedimenten und steuert die Umwandlung und den Umsatz von organischer Substanz. Auf diese Weise werden wir Informationen über die Verteilungen, Reaktionsgeschwindigkeiten und Überschneidungen der respiratorischen Stoffwechselwege im gesamten STE liefern und die Auswirkungen veränderter Randbedingungen auf diese Parameter bewerten. Dieses Wissen ist wesentlich für die Interpretation der Ergebnisse in P3-P5 und wird entscheidende Details für die Modellierungsansätze in P6 liefern, welche es DynaDeep ermöglichen werden, die Funktionsweise der dynamischen STE zu beschreiben.

CTD (AWI 1413, Sea & Sun 90 M Series II) data collected during the DAUNE experiment near Helgoland in July 2020

This data set contains CTD data collected during the DAUNE experiment using the given sensor. The goal of this experiment was to reach a common understanding of how measurement uncertainty can be derived initially focusing on temperature data. Data collection was performed using the AWI O2A infrastructure (https://epic.awi.de/id/eprint/37171/) which performs automatized near real time quality control. During the data ingest and archival process, the hereby assigned quality flags used by the O2A system have been transformed into the pangaea flagging scheme as follows, flagging symbols are shown in brackets: O2A Flag ->PANGAEA Flag No quality control (0) ->unknown (*) Good data (1) ->valid () Probably good (2) ->questionable (?) Probably bad (3) ->questionable (?) Bad (4) ->not valid (/)

CTD (AWI 1413, Sea & Sun 90 M Series II) data collected during the DAUNE experiment near Helgoland in August 2020

This data set contains CTD data collected during the DAUNE experiment using the given sensor. The goal of this experiment was to reach a common understanding of how measurement uncertainty can be derived initially focusing on temperature data. Data collection was performed using the AWI O2A infrastructure (https://epic.awi.de/id/eprint/37171/) which performs automatized near real time quality control. During the data ingest and archival process, the hereby assigned quality flags used by the O2A system have been transformed into the pangaea flagging scheme as follows, flagging symbols are shown in brackets: O2A Flag ->PANGAEA Flag No quality control (0) ->unknown (*) Good data (1) ->valid () Probably good (2) ->questionable (?) Probably bad (3) ->questionable (?) Bad (4) ->not valid (/)

Member States' use of revenues from the auctioning of EU ETS allowances, 2020-2024

This metadata overs the dataset containing information on how EU Member States spend the revenues from auctioning EU ETS emission allowances in one calendar year. More information on the EU Emissions Trading System (EU ETS) can be found here. The revenues from the auctioning of these allowances represent an increasing income source for Member States. This data is being collected under Article 19 of the Governance Regulation. The Regulation’s aim is to help the EU reach its 2030 climate and energy targets by setting common rules for planning, reporting and monitoring. The Regulation also ensures that EU planning and reporting are synchronised with the ambition cycles under the Paris Agreement. Reporting is mandatory for EU Member States. Some information is only mandatory to report if the data is available.

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